TT100K是一个专注于小尺度交通标志检测的大规模数据集，包含来自10万张腾讯街景图的3万交通标志实例。该数据集针对传统目标检测方法在小目标识别上的不足，特别关注仅占图像0.2%的交通标志（约80x80像素）。数据集涵盖三类交通标志（警告、禁止、指示），采集自中国5个城市的不同区域。研究发现交通标志类别分布极不均衡，论文通过数据增强平衡样本，保留45类实例数大于100的标志，并对100-1000个

说一点这个yaml中有个nc参数，是80，这个可以改也可以不改，因为后面会按数据集yaml也就是3.2那个yaml来进行覆盖，为了统一还是改下，这里不改第一次打印网络结构的时候打印是80。也复制到对应训练文件夹下/root/autodl-tmp/yolov11/train/tt100k2021_new/origin。配置path根目录，train训练图像文件夹，val验证图像文件夹，test测试图

RepGDNeck类作为Gold-YOLO的s和n模型的颈部，位于文件中。下文将根据RepGDNeck类的源码结合Gold-YOLO的论文来解析该Neck类。

YOLOv8改进：融合Gold-YOLO Neck(RepGDNeck)